基于激光诱导击穿光谱地沟油鉴别的初步探究

对常见食用油和地沟油进行了基于激光诱导击穿光谱鉴别研究,建立了人工神经网络模型,预测检验结果良好.选择本地超市常见的2种食用油和大连市产品质量监督检验所提供的地沟油,以定量无尘分析滤纸为基底,获得了滤纸、豆油、调和油、地沟油4种样品各140组LIBS光谱数据,提取了24个特征谱线进行主成分分析,各类样品在主成分空间中呈现良好聚集分类.将得到的140组光谱数据,100组作为训练集,建立人工神经网络模型,40组作为测试数据进行鉴别,识别率达98.1%.基于主成分分析建立的人工神经网络模型识别率达94.2%.研究结果表明,基于主成分分析和人工神经网络的激光诱导击穿光谱检测技术为地沟油快速高效鉴别研究带来了新的思路与方法,对地沟油的鉴别具有十分重要的意义.     

基于核Fisher鉴别分析的手指静脉识别

抽取最优鉴别特征是手指静脉识别中重要的一步,在提取小样本的高维手指静脉图像特征时,由于光照、温湿度、水平位移等因素的影响使得采集的静脉图像是非线性分布的,为此,提出了一种基于核Fisher鉴别分析（kernel Fisher discriminant analysis,KFDA）提取非线性特征的方法。该方法是利用一个核映射将原始输入空间变换到一个更低维的空间RN中,在此特征空间上用核类间散度阵和核类内散度阵作为Fisher线性判别准则(Fisher linear discriminant,FLD),来得到最佳非线性鉴别特征,根据此鉴别特征计算其相互间的欧式距离进行识别。实验结果表明,核Fisher方法与其他方法相比,具有较低的认假率(false accept rate,FAR)和较快的识别速度。     

关于变压器监控系统保护的研究

变压器是电力系统的重要设备之一,它的可靠运行对输电系统的安全、经济运行具有重要意义。保证系统和变压器安全运行,减少事故损失,前提是变压器继电保护应提高灵敏度、有效加速度和有效对付过励磁。变压器主保护要通过波型特征识别法、谐波含f鉴别法及差动速断保护等方法来完成。只有按照变压器可能发生的故障,装设灵敏、快速、可靠和选择性好的变压器保护装置,才能保证变压器安全运行和防止扩大事故,最大限度预防系统的运行带来的严重后果。     

事件名词研究综论

事件名词是现代汉语名词的特殊次类,理论语言学界与应用语言学界在坚持形式和意义相结合原则的基础上,对该类名词做了一些有价值的探讨,但在范畴性语义认定、鉴别框架论证、成员范围划定等方面都存在一些不足。     

民族药八角枫的生药学研究

目的 对民族常用的植物药八角枫进行生药学鉴定, 为其鉴别及应用提供科学依据. 方法: 采用原植物、性状、显微鉴别方法. 结果: 八角枫在原植物、性状、显微等具有专属性的特征. 结论: 通过原植物、性状、显微能够很好地鉴定八角枫.     

浅谈高速公路软基鉴别及处治方法

文章介绍了高速公路软基土质的基本性质及鉴别方法,对软基处治的材料质量提出了要求,同时还阐述了软基处治及检测方法.     

一种适于说话人辨认的自适应频率尺度变换

该文提出了一种适于说话人辨认的自适应频率尺度变换,基于说话人信息在不同频带中的非均匀分布性质,通过F比衡量不同频率子带对说话人信息的贡献大小,设计自适应频率滤波器,提高贡献大的频带的频率分辨率,降低贡献小的频带的频率分辨率,提取鉴别性特征DFCC。干净语音环境下,不同测试文件的实验表明,该文提出的DFCC特征的识别率比传统MFCC特征平均提高了1.45%,表明特征的稳定性好,对语音内容不存在依赖性;在不同信噪比的噪声环境下,识别率平均提高了6.37%,表明DFCC特征能够充分利用语音频带中包含的说话人信息,具有良好的抗噪性能。     

基于样本扩展和线性子空间特征提取的单样本人脸识别

针对单训练样本情况下的人脸识别问题,提出一种虚拟样本扩展方法. 利用光照模板映射将单一样本扩展为一组虚拟样本,从而增强单训练样本的分类信息. 采用主成分分析（principal component analysis, PCA）对扩展的虚拟样本进行降维,并用Fisher 鉴别变换作二次特征抽取,然后用最近邻分类器识别人脸图像. 所提方法在人脸图像库Yale B 和Extended Yale B 上进行试验,用PCA+LDA 方法把扩展图像作为训练集对测试图像进行特征提取和识别. 相对于以单样本图像为训练集的PCA 特征提取,该方法显著提高了识别率.     

基于太赫兹时域光谱的3种中药材真伪鉴别

基于太赫兹时域光谱对3组物理形态区分度很小的中药材进行光谱检测,并结合主成分分析(PCA)与K均值聚类算法(K-means)对光谱数据进行差异性对比. 研究结果表明所测真伪品中药的时域信号相对于参考信号有了明显的延迟,真伪品的频域吸收谱差别明显,3组中药的吸收系数及折射率在0.2~1.5 THz内存在明显差异. 对得到的吸收光谱数据进行降维处理,并应用K均值聚类算法得到主成分得分图,3组真伪中药的差别判断率高达100%. 太赫兹时域光谱结合主成分分析在中药真伪的鉴别中具有很好的应用前景,可以直观地得到真伪中草药的差别,具有快速、稳定、准确、无损的优点,对未来相关便携式太赫兹中药品质检测仪器的开发也具有很高的研究价值.